Kim, Ae-Jung;Park, Hyun-Ju;Kim, Chan-Jong;Kim, Heui-Baik;Yoo, June-Hee;Choe, Seung-Urn
Journal of the Korean Chemical Society
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v.56
no.3
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pp.363-370
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2012
The purpose of the study was to classify scientific models in the seventh grade science textbooks of the 2007 revised science curriculum. The three chapters of 'three states of material', 'motion of molecule', and 'change of state and energy' were investigated. There were two types of the scientific model as 'mode of representation' and 'attribute of representation'. The mode of representation was composed of 'action model', 'analogical model', 'symbolic model', and 'theoretical model' and the attribute of representation was composed of 'static model' and 'dynamic model'. The results showed that the action model and the analogical model were used primarily in mode of representation. The dynamic model were widely used in attribute of representation. Area of matters dealt with conception of molecules and aimed for students to understand the arrangement and movement of molecule microscopically about macroscopic state in a daily life. Tis study could help to recognize the limitations of scientific models on current textbooks and offer more useful information in planning lessons and organizing textbooks for the future.
In this paper, we propose a fast variable block matching algorithm for motion estimation based on bit-patterns. Motion estimation in the proposed algorithm is peformed after the representation of image sequence is transformed 8-bit pixel values into 1-bit ones by the mean pixel value of search block, which brings a short searching time by reducing the computational complexity. Moreover, adaptive searching methods according to the motion information of the block make the procedure of motion estimation efficient by eliminating unnecessary searching processes of low motion block and deepening a searching procedure in high motion block. Experimental results show that the proposed algorithm provides bettor performance - average 0.5dB PSNR improvement and about 99% savings in the number of operations - than full search Hock matching algorithm with a fixed block size.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Tae-Hyoung;Kwak, Soo-Yeong;Byun, Hye-Ran
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.34
no.12
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pp.1075-1082
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2007
In this paper, we propose the method of multiple human action recognition on video clip. For being invariant to the change of speed or size of actions, Spatial-Temporal Pyramid method is applied. Proposed method can minimize the complexity of the procedures owing to select Motion Gradient Histogram (MGH) based on statistical approach for action representation feature. For multiple action detection, Motion Energy Image (MEI) of binary frame difference accumulations is adapted and then we detect each action of which area is represented by MGH. The action MGH should be compared with pre-learning MGH having pyramid method. As a result, recognition can be done by the analyze between action MGH and pre-learning MGH. Ten video clips are used for evaluating the proposed method. We have various experiments such as mono action, multiple action, speed and site scale-changes, comparison with previous method. As a result, we can see that proposed method is simple and efficient to recognize multiple human action with stale variations.
Facial expressions provide significant clues about one's emotional state; however, it always has been a great challenge for machine to recognize facial expressions effectively and reliably. In this paper, we report a method of feature-based adaptive motion energy analysis for recognizing facial expression. Our method optimizes the information gain heuristics of ID3 tree and introduces new approaches on (1) facial feature representation, (2) facial feature extraction, and (3) facial feature classification. We use minimal reasonable facial features, suggested by the information gain heuristics of ID3 tree, to represent the geometric face model. For the feature extraction, our method proceeds as follows. Features are first detected and then carefully "selected." Feature "selection" is finding the features with high variability for differentiating features with high variability from the ones with low variability, to effectively estimate the feature's motion pattern. For each facial feature, motion analysis is performed adaptively. That is, each facial feature's motion pattern (from the neutral face to the expressed face) is estimated based on its variability. After the feature extraction is done, the facial expression is classified using the ID3 tree (which is built from the 1728 possible facial expressions) and the test images from the JAFFE database. The proposed method excels and overcomes the problems aroused by previous methods. First of all, it is simple but effective. Our method effectively and reliably estimates the expressive facial features by differentiating features with high variability from the ones with low variability. Second, it is fast by avoiding complicated or time-consuming computations. Rather, it exploits few selected expressive features' motion energy values (acquired from intensity-based threshold). Lastly, our method gives reliable recognition rates with overall recognition rate of 77%. The effectiveness of the proposed method will be demonstrated from the experimental results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.13-22
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2004
Because video sequence consists of dynamic objects in nature, the object motion in video is an effective feature in describing the contents of video sequence and motion feature plays an important role in video retrieval. In this paper, we propose a method that converts motion vectors (MVs) to a uniform set on MPEG coded domain, independent of the frame type and the direction of prediction, and utilizes these normalized MVs (N-MVs) as motion descriptor to understand video contents. We describe a frame-type independent representation of the various types of frames presented in an MPEG video in which all frames can be considered equivalently, without full-decoding. In the experiments, we show that the proposed method is better than the conventional one in terms of performance.
Making good predictions about the outcome of one's actions would seem to be essential in the context of social interaction and decision-making. This paper proposes a computational model for learning articulated motion patterns for action recognition, which mimics biological-inspired visual perception processing of human brain. Developed model of cortical architecture for the unsupervised learning of motion sequence, builds upon neurophysiological knowledge about the cortical sites such as IT, MT, STS and specific neuronal representation which contribute to articulated motion perception. Experiments show how the model automatically selects significant motion patterns as well as meaningful static snapshot categories from continuous video input. Such key poses correspond to articulated postures which are utilized in probing the trained network to impose implied motion perception from static views. We also present how sequence selective representations are learned in STS by fusing snapshot and motion input and how learned feedback connections enable making predictions about future input sequence. Network simulations demonstrate the computational capacity of the proposed model for motion recognition.
In animation films, the movements of characters are exaggerated and comical. Traditional key-frame animation techniques allow to control exaggeration and comicality of characters at animators' wills. But, recently introduced motion capture techniques have limits on representing comicality and exaggeration although it is convenient to capture subjects' natural looks. This paper chooses two animations from key-frame and motion capture techniques and looks into comicality and exaggeration of characters by analyzing movements and motion of them Movements are classified as four fundamental motion elements - running, jump, gesture and walking - and are analyzed to compare the way of representation from two films. By studying similarity and differentiation of movements of two films, this paper discusses the advantages and disadvantages of key-frame and motion capture techniques in terms of exaggeration and comicality. Comparison of the character movements from two techniques shows that there are common differentiations of those movements.
This study aimed to investigate high school students' conceptions of plate tectonics. Seventy students (N=70) in their 2 year of high schools in the province of Chungcheong-do participated in this study, and they took a conception test of visual representation. We conducted a semi-structured interview with 10 volunteering participants out of seventy. After learning about the concept of plate tectonics, this study found that participants ended up having alternative conceptions relating to terminology, meaning of colors, plates' movement, plates' boundaries, position and cause of melting, mantle's physical conditions, and driving forces of plate motion. The conceptions that the participants held after class were organically related, which included the meaning of colors, mantle's physical characteristic, and driving forces of plate movement. In addition, the visual representation used for teaching plate tectonics influenced the students' understanding about terminologies, plates' boundaries, position of melting, and the physical characteristic of mantle. The study found that there were the factors of visual representation that caused the learners to create alternative conceptions in learning about plate tectonics.
This study aims to increase students' understanding of equilibrium, one of the many concepts in chemistry that students find difficult. Dynamic equilibrium must be dealt with at the sub-microscopic level where the real and the representation overlap in order to microscopically understand the constant motion and interaction of particles and to understand the macroscopic characteristics expressed through this. However, as a result of analyzing 9 Chemistry I textbooks, the expression approach for equilibrium had some limitations. As a strategy to understand equilibrium at a sub-microscopic approach, the classes using scratch were consisted of a total of 4 hours, and it was implemented with 56 students. The classes were composed of 6 steps, and it was designed to understand equilibrium step by step. As a result of comparing the pretest and post- test, the number of students who got both the microscopic and macroscopic explanations of chemical equilibrium correct increased largely. Through this, it was possible to get a glimpse of the applicability of classes using scratch as the approach strategy of the sub-microscopic representation.
This paper proposed semiotic model to explain representation process of time in cinema. Limitations of cinematic narratology which explain representation process of time in cinema were indicated, then alternative explanations of Deleuzian philosophy of cinema were proposed. After discussion about articulations of cinematic code, Deleuzian concept of movement-image was suggested as semiotic minimal unit of cinema. In cinema, Movement-image is divided two different aspects ; "normal movement-image" and "abnormal movement-image". Therefore, two different semiotic representation process of time was reconstructed in accordance with Peircean semiosis theory. In this two different semiotic process, modern cinema emphasize the direct representation process of time with "abnormal movement-image". As Deleuze indicated, The "time-image" is presented in this semiotic process. The "time-image" makes it possible to consider "time itself" as philosophical fact which is laid between reality and cinema, This semiotic process more emphasizes pure expressionality than representationality. Deleuzian philosophical journey through cinema was started in this point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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